# AI研修 LMS by Links Create > Links Createが運営する日本語のAI研修LMS。一般社員・経営者・実装担当向けに、AIの安全な利用、Claude Code、Claude Agent SDK、MCP、セキュリティを学ぶ。実践演習の手順・提出テンプレート・期待ログ・採点基準を確認できる。 --- ## カタログ掲載 248 レッスン構造（準備中を含む） 各コースの章・レッスン構造と、現在の公開状態を以下に提示。 無料 (is_public=1) は anonymous でも /lms/preview/{lesson_id} で全文閲覧可能。 is_public=0 の教材は現在の無料公開対象外。Proの新規申込みは準備中。FDEは受講開始前であり、無料公開・法人契約の受講対象に含まない。 ### AI 初心者向け概論 (非エンジニア・一般社員) - slug: `beginner` - track: concept - tier: beginner - url: https://ai-training.links-create.co.jp/lms/courses/beginner - description: AI 初心者・非エンジニアの一般社員 向け AI 研修コース（NotebookLM Living KB から自動生成） #### 第1章: はじめての生成AIと最新トレンド (6 lessons, 6 free) - 🆓 L0: 会話で指示！生成AIとLLMの基本概念 (517 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/1 - 🆓 L1: 画面上に重ねて起動！最新デスクトップAI (525 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/2 - 🆓 L2: 音声とOS統合！進化するAIアシスタント (478 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/91 - 🆓 L3: 文字・画像・音声で支えるマルチモーダル (481 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/3 - 🆓 L4: 業務を支える賢いAIパートナーシップ (494 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/4 - 🆓 L5: 手軽になる高性能AIと生活サポート (411 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/9 #### 第2章: 日常業務を劇的に変えるAI活用術 (8 lessons, 8 free) - 🆓 L0: AIで資料作成を激変！トラコムの挑戦 (487 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/5 - 🆓 L1: 規定を探す時間をゼロに！FAQ活用術 (521 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/10 - 🆓 L2: 会話で深める！ドコモの“聞き返すAI” (517 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/6 - 🆓 L3: AIを壁打ち相手に！企画の質を高める (550 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/11 - 🆓 L4: AIで作った資料を賢く整理・再利用 (526 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/7 - 🆓 L5: 最新情報を反映する「思考機能」 (491 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/92 - 🆓 L6: 企画の質を高める「壁打ち相手」活用法 (464 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/8 - 🆓 L7: 複数画像の同時生成と時短術 (483 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/93 #### 第3章: 部門別・業界別の実践的なAI活用事例 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: ダイハツが挑むキズ検査自動化 (531 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/94 - 🆓 L1: 小田急が実運用する踏切の安全AI (533 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/95 - 🆓 L2: パナが実現した「図面照合97%削減」 (475 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/96 - 🆓 L3: 千代田区や住友商事が掴んだAIの勝ち筋 (469 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/97 - 🆓 L4: ブシロードが挑むエンタメ企業のAI化 (454 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/98 #### 第4章: 会社でAIを安全に使うためのリスク管理と倫理 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: 勝手な利用「シャドーAI」の罠 (500 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/99 - 🆓 L1: AIが嘘を語る「ハルシネーション」 (423 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/100 - 🆓 L2: AIの要約すらも騙す最新サイバー詐欺 (451 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/101 - 🆓 L3: 「声の無断利用」と著作権侵害のリスク (484 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/102 - 🆓 L4: 電子透かしが暴く「AI製」の裏側 (455 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/288 #### 第5章: コンプライアンスとAI利用ガイドライン (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: ガイドラインと利用規程の違い (451 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/289 - 🆓 L1: 利用規程に定めるべき必須項目 (403 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/290 - 🆓 L2: 漏洩から学ぶ私用AI利用の禁止 (448 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/291 - 🆓 L3: 公的指針と利用者の４つの責務 (510 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/292 - 🆓 L4: 政府のプリンシプルコードと知財 (464 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/293 #### 第6章: 「作業代行」へ進化する自律型AIエージェント (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: 指示待ちから自律して動く相棒へ (530 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/103 - 🆓 L1: 画面実演だけで作業を任せる新機能 (493 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/104 - 🆓 L2: ログインが必要なサイトも安全に操作 (504 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/105 - 🆓 L3: Difyで自分だけのAIをノーコード自作 (530 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/106 - 🆓 L4: 異なるAIを繋ぐ「共通規格」の誕生 (563 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/304 #### 第7章: 高度化するサイバー脅威とAI防衛 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: 25分で侵入！爆速化するサイバー攻撃 (451 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/107 - 🆓 L1: AIの要約すら騙す最新の検索詐欺 (507 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/108 - 🆓 L2: AIが隠れたバグや脆弱性を暴く盾に (491 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/109 - 🆓 L3: テスト中に結託して脱走を謀ったAI (537 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/110 - 🆓 L4: 面倒な安全確認は人よりAIが優秀？ (482 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/294 #### 第8章: AI時代を生き抜くこれからの働き方と未来 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: AI前提の組織へ！CAIOの誕生 (496 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/305 - 🆓 L1: 全員AI！NECが描く組織の未来 (498 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/306 - 🆓 L2: 脳を消耗させる「AI疲れ」の正体 (535 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/307 - 🆓 L3: 思考力を奪われるAIバカの壁 (600 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/308 - 🆓 L4: あえて距離を置く「AI離れ」の価値 (563 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/309 ### 中小企業経営者向け概論 (DX 判断者) - slug: `smb_exec` - track: concept - tier: smb_exec - url: https://ai-training.links-create.co.jp/lms/courses/smb_exec - description: 中小企業の経営者・意思決定層 向け AI 研修コース（NotebookLM Living KB から自動生成） #### 第1章：生成AI・LLMの基礎と経営層のマインドセット (8 lessons, 8 free) - 🆓 L0: AIは親友ではない：拡張された集団知 (493 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/33 - 🆓 L0: AIを優秀な秘書にする連携の始め方 (515 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/111 - 🆓 L1: 「逆ケンタウロス」とIT主権の確立 (481 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/34 - 🆓 L2: チャットから自律型同僚への転換 (434 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/35 - 🆓 L2: 複数文書をまとめるAI要約術 (492 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/112 - 🆓 L3: 帰納的システムと確率の罠の理解 (500 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/36 - 🆓 L4: 最新AI「GPT-6 Astra」の衝撃 (429 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/113 - 🆓 L5: AI導入で人員削減を急ぐ前に｜中小企業の投資判断5項目 (1526 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/312 #### 第2章：バックオフィス・間接部門の劇的効率化 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: RPAと経理AIエージェントの違い (467 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/114 - 🆓 L1: RAGによる社内問い合わせ自動化 (501 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/115 - 🆓 L2: 人事・採用エージェント化の実践 (413 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/116 - 🆓 L3: 余力の再配置と業務の完全再設計 (477 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/117 - 🆓 L4: 幼稚園が成し遂げた残業ゼロ (476 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/118 #### 第3章：フロント業務の高度化と新たな集客・営業戦略 (6 lessons, 6 free) - 🆓 L0: AI検索時代の「AEO対策」とは (510 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/119 - 🆓 L1: 「AICAS」モデルと対話型広告 (424 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/120 - 🆓 L2: 営業員を輝かせるAIエージェント (534 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/121 - 🆓 L3: AI顧客に議論させる商品企画 (422 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/122 - 🆓 L4: AI投資のROI測定とアトリビューション (504 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/295 - 🆓 L5: 生成AIのROIを計算する方法｜中小企業向けスモールスタート手順 (1521 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/313 #### 第4章：自律型AIエージェントの仕組みと業務プロセスの革新 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: 指示待ちから「自律する部下」へ (513 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/123 - 🆓 L1: 13体のAI部下を動かす経営実践 (508 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/124 - 🆓 L2: 熟練工の「暗黙知」をAIの判断資産に (519 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/125 - 🆓 L3: エージェントの非決定論と人間の統制 (444 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/126 - 🆓 L4: 安全を担保する「ログ・権限設計」 (502 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/310 #### 第5章：システム内製化と市民開発者（RDE）の育成 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: AI利用を見据えたシステム刷新 (440 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/127 - 🆓 L1: AI前提で描く「内製化地図」 (472 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/128 - 🆓 L2: 現場社員をAI人材RDEへ育てる (439 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/129 - 🆓 L3: 「Claude Code」での自律的開発 (464 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/130 - 🆓 L4: バイブコーディングの思わぬ落とし穴 (416 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/131 #### 第6章：急増するサイバー脅威と最新のセキュリティ防衛策 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: サンドボックス脱出とAI暴走の実態 (529 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/132 - 🆓 L1: 次世代モデル開発停止と安全基準 (598 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/133 - 🆓 L2: AI悪用なりすまし詐欺とMFA (551 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/134 - 🆓 L3: 「AI対AI」防御とNodeZero (471 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/135 - 🆓 L4: 防御特化型モデルとオンプレ配備 (540 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/296 #### 第7章：社内ガバナンスの構築と法的・コストリスクへの対策 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: シャドーAIの脅威と安全な導入環境 (509 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/56 - 🆓 L1: 無限ループが招く「AI貧乏」の防衛策 (466 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/57 - 🆓 L2: 著作権・知財リスクとガイドライン策定 (487 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/58 - 🆓 L3: 部門横断のAI推進体制と責任者の役割 (474 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/59 - 🆓 L4: 組織のファクト眼を養う「階層別AI教育」 (494 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/297 ### 大企業実務者向け概論 - slug: `enterprise` - track: concept - tier: enterprise - url: https://ai-training.links-create.co.jp/lms/courses/enterprise - description: 大企業の実務者・開発/運用担当 向け AI 研修コース（NotebookLM Living KB から自動生成） #### 第1章: 生成AIの進化とオムニモーダル・物理AIの全体像 (6 lessons, 6 free) - 🆓 L0: フルスタックAIの思考と全体設計 (598 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/136 - 🆓 L1: Gemini APIと自律エージェント (656 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/137 - 🆓 L2: 物理AIとシミュレーション技術 (631 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/138 - 🆓 L3: 医療オムニモーダルAI「AMIE」 (587 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/139 - 🆓 L4: Gemma 4：オンデバイス・オムニ (592 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/140 - 🆓 L5: デプロイ環境に応じたモデルサイズの最適化 (509 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/298 #### 第2章: 巨大モデル依存の脱却とドメイン特化型AIの活用 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: 巨大モデル依存脱却と特化型AI (570 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/299 - 🆓 L1: 超軽量PP-OCRv6の文書解析 (501 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/300 - 🆓 L2: RAGを高度化する埋め込み技術 (582 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/301 - 🆓 L3: NeMoとDiffusersの画像動画学習 (591 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/302 - 🆓 L4: IBM GraniteとMoEのビジネス適用 (540 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/311 #### 第3章: 自律型エージェントの実装と実務ITタスク評価 (5 lessons, 4 free) - 🆓 L0: エージェントの基本構造：三層の分離管理 (554 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/141 - 🆓 L1: 決定論的ツールがもたらす安定動作 (542 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/142 - 🆓 L2: Java移行で測るAIの現在地 (562 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/143 - 🆓 L3: AIの自信過剰を暴く検証環境 (516 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/144 - 🔒 L4: 評価ギャップ：実務との整合性 (464 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/courses/enterprise#lesson-314 #### 第4章: 堅牢なAIアプリ開発基盤とRAG・非同期制御 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: LangGraphの状態管理と障害復旧 (573 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/145 - 🆓 L1: ogx基盤とRAGの永続化設計 (541 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/146 - 🆓 L2: Geminiの非同期制御とMCP (577 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/147 - 🆓 L3: LlamaIndexによる非同期履歴保存 (571 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/148 - 🆓 L4: 非同期処理と長時間の自律タスク (549 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/303 #### 第5章: 機密データを保護するエッジAIとローカル推論 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: LFM2.5とWebGPUのブラウザローカル推論 (556 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/149 - 🆓 L1: llama.cppによるVulkan/Metal最適化 (562 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/150 - 🆓 L2: AWQ 4bitによる巨大MoEエッジ動作 (599 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/151 - 🆓 L3: FP8ブロック量子化による高精度圧縮 (587 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/152 - 🆓 L4: WhisperKitとCoreMLによるローカル音声AI (504 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/153 #### 第6章: 大規模AIを低コストで支える高速推論インフラ (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: 超巨大MoEモデル「Kimi K3」の自社運用 (617 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/154 - 🆓 L1: KVキャッシュ退避と階層ストレージ (630 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/155 - 🆓 L2: 本番APIの回復耐性とセッション管理 (662 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/156 - 🆓 L3: DSpark投機デコードとMoE融合カーネル (630 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/157 - 🆓 L4: 巨大MoEのエッジ/オンプレ最適化 (508 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/158 #### 第7章: AIエージェントのセキュリティと企業ガバナンス (5 lessons, 5 free) - 🆓 L0: プロンプトインジェクションと訓練境界 (535 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/86 - 🆓 L1: 環境フックによる自律ツールの監査 (581 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/87 - 🆓 L2: ユーザーセッション隔離とJWT制御 (560 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/88 - 🆓 L3: プラットフォームレベルの統合安全対策 (607 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/89 - 🆓 L4: 機密漏洩防止と安全評価ベンチマーク (620 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/90 ### バイブコーディング実践編 — Claude Code を中心に AI で安全に作る力 - slug: `vibe_practice` - track: practice - tier: practitioner - url: https://ai-training.links-create.co.jp/lms/courses/vibe_practice - description: Karpathyが2025年に提唱した「Vibe Coding」は2026年現在、技術債と脆弱性の指数関数的増加という #### 前提環境とGit/PR運用 — AI開発に必要な土台 (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: なぜAI時代こそGit/PR運用なのか (1152 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/159 - 🆓 L2: venv/Node + 環境変数 + ANTHROPIC_API_KEY (1482 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/160 - 🆓 L3: Claude Code セットアップと初回実行 (1416 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/161 - 🆓 L4: GitHub Actions最小CI (lint+test) (1512 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/162 #### バイブコーディング原則と落とし穴 — 2026年の現実 (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: Vibe Coding の語源と2026年の地殻変動 (1250 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/163 - 🆓 L2: 技術債のメカニズム — refactor崩壊と脆弱性増加 (1417 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/164 - 🆓 L3: 成功する組織と失敗する組織 (1687 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/165 - 🆓 L4: 個人品質ゲートを設計する (1876 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/166 #### ツール比較と使い分け — Claude Code を中軸に (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: Claude Code 深掘り — agentic loop, plan mode, MCP (2780 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/167 - 🆓 L2: Cursor — explicit context と composer (2123 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/168 - 🆓 L3: Windsurf — implicit RAG と cascade (2085 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/169 - 🆓 L4: Decision Tree — どのツールをいつ使うか (1990 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/170 #### 要件→プロンプト→受入条件 — 仕様を固定する技術 (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: 曖昧な要望をAcceptance Criteriaに分解 (1528 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/171 - 🆓 L2: コンテキスト設計 — context gap を埋める (2214 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/172 - 🆓 L3: 反復ループ設計 — 3反復で収束させる (2204 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/173 - 🆓 L4: プロンプトテンプレート集 (Vibe Charter v1) (2381 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/174 #### 生成コード読解とレビュー — 5層チェックリスト (5 lessons, 5 free) - 🆓 L1: 5層チェックリストの定義と適用順序 (2071 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/175 - 🆓 L2: Intent / Integration の見抜き方 (2362 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/176 - 🆓 L3: LLM-as-Judge — 自動レビューの組み方 (2826 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/177 - 🆓 L4: SAST/dependency監査 — Semgrep + pip-audit (3105 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/178 - 🆓 L5: PRレビュー文化 — 駆け引きと教育 (1952 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/179 #### テスト戦略とデバッグ — VibeContract (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: VibeContract — テストで仕様を固定 (1851 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/180 - 🆓 L2: Property-based — Hypothesisで境界を炙る (2497 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/181 - 🆓 L3: デバッグ — エラーログ → AI に渡す前に整える (1883 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/182 - 🆓 L4: Mutation testing — テストの強度を測る (2263 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/183 #### セキュリティとコスト管理 (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: OWASP Agentic Top 10 — 主要リスクとAI開発の相性 (2369 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/184 - 🆓 L2: credential / 最小権限 / .env 戦略 (2141 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/185 - 🆓 L3: Token budgeting — model routingとcost tracking (2818 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/186 - 🆓 L4: Runaway 対策 — circuit breaker / max iter (2357 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/187 #### リファクタリングと技術債の支払い (3 lessons, 3 free) - 🆓 L1: Refactoring collapse — なぜ起きるか (1727 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/188 - 🆓 L2: AI支援modernization — 段階的書き換え (2184 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/189 - 🆓 L3: dependency整理と継続更新 (2479 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/190 #### Capstone — 小規模Webアプリ完走 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L1: Capstone — 要件設計と Acceptance Criteria (1807 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/191 - 🆓 L2: Capstone — scaffold + minimal happy path (2209 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/192 - 🆓 L3: Capstone — テスト/品質/セキュリティ (1970 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/193 - 🆓 L4: Capstone — 計測ダッシュボード (2271 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/194 - 🆓 L5: Capstone — デプロイと振り返り (2094 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/195 #### 既存コード改修Project + チーム実務 (3 lessons, 3 free) - 🆓 L1: Legacy migration — 戦略と落とし穴 (1860 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/196 - 🆓 L2: Reviewer culture — 何を妥協し何を妥協しないか (1979 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/197 - 🆓 L3: Driver/Navigator — AIとペアプロ (1966 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/198 ### AIエージェント活用実践編 — Claude Agent SDK / MCP で AI を働かせる - slug: `agent_practice` - track: practice - tier: practitioner - url: https://ai-training.links-create.co.jp/lms/courses/agent_practice - description: Anthropic「Building Effective Agents」(2024年12月)が示した6つのパターンを軸に、 #### Workflow と Agent の使い分け — 何を自動化するかの判断 (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: Anthropic 6パターン入門 (2582 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/199 - 🆓 L2: Workflow か Agent か の判断フレーム (2668 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/200 - 🆓 L3: 実装規模感とコスト意識 (2017 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/201 - 🆓 L4: 業務課題に1パターン当ててみる (1920 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/202 #### 単一エージェント実装 — ReAct ループの基本 (6 lessons, 6 free) - 🆓 L1: ReAct ループとは何か (2336 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/203 - 🆓 L2: Tool 定義の基礎 (2723 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/204 - 🆓 L3: Context window の管理 (2538 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/205 - 🆓 L4: エラー時の回復処理 (3238 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/206 - 🆓 L5: 最小 QA エージェントの設計 (994 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/207 - 🆓 L6: 最小 QA エージェント完走 — 実装と動作確認 (5426 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/243 #### Tool Use と MCP — 外部システム連携 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L1: Claude Agent SDK の概要 (2919 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/208 - 🆓 L2: MCP とは何か (2379 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/209 - 🆓 L3: 自作 MCP サーバの最小構成 (1903 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/210 - 🆓 L4: 認証と最小権限 (2696 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/211 - 🆓 L5: GitHub MCP を繋いで Issue 一覧を取る (2986 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/212 #### 状態管理とメモリ設計 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L1: 短期メモリと長期メモリ (2065 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/213 - 🆓 L2: Context 圧縮の基本 (2027 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/214 - 🆓 L3: 会話履歴の保存と再開 — 設計編 (1254 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/215 - 🆓 L4: 会話履歴の保存と再開 — 実装編 (2794 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/216 - 🆓 L5: 知識ベース(KB)統合の基本 (2931 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/244 #### 計画・分解・再試行 — Reasoning パターン (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: Chain-of-Thought と Tree-of-Thought (2397 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/217 - 🆓 L2: Reflection と Self-Critique (2005 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/218 - 🆓 L3: Subgoal 分解 (1850 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/219 - 🆓 L4: Uncertainty と再試行 (2218 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/220 #### 評価指標と失敗分析 (5 lessons, 5 free) - 🆓 L1: LLM-as-Judge の基本 (2707 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/221 - 🆓 L2: Trajectory evaluation (2316 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/222 - 🆓 L3: Metric 選定と trade-off (2644 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/223 - 🆓 L4: Golden Set の作り方 (2876 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/224 - 🆓 L5: 評価ハーネスを通す (3445 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/225 #### 安全性・コスト・監査 (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: OWASP Agentic Top 10 入門 (2818 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/226 - 🆓 L2: Token budgeting と モデル選定 (2861 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/227 - 🆓 L3: Runaway loop の検知と停止 (2526 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/228 - 🆓 L4: Audit log と human override (2666 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/229 #### Capstone-A — RAG型業務QAエージェント (5 lessons, 5 free) - 🆓 L1: ドキュメント取り込みと chunking (2459 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/230 - 🆓 L2: Embedding と vector 保存 (2888 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/231 - 🆓 L3: Retrieval + Generation のループ (2501 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/232 - 🆓 L4: 評価 — MRR と hallucination 検知 (2538 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/233 - 🆓 L5: 最小デプロイ (3151 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/234 #### Capstone-B — 自動化 / マルチエージェント (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: Task 分解と orchestrator 設計 (2494 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/235 - 🆓 L2: Worker エージェントの実装 (2344 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/236 - 🆓 L3: エラー処理と retry (2962 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/237 - 🆓 L4: Shadow → Prod の段階導入 (2508 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/238 #### 本番運用とキャリア (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: Scaling と Rate Limit — 本番運用を見据えて (2234 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/239 - 🆓 L2: Observability — Langfuse や自作ロガーで監視する (2268 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/240 - 🆓 L3: A/B test と継続改善 — プロンプトの最適化 (2413 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/241 - 🆓 L4: 次の学習ステップとキャリア — Agent Architect への道 (2039 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/242 ### サイバーセキュリティ基礎 — 会社員・学生向け - slug: `cybersec_basic` - track: practice - tier: workplace - url: https://ai-training.links-create.co.jp/lms/courses/cybersec_basic - description: 完全初心者(セキュリティ用語ゼロの会社員・学生)を対象に、生成AI時代の人的セキュリティ衛生を体系的に学ぶ。 #### サイバーセキュリティの入口 — 何を守るのか (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: そもそも何を守るのか (977 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/245 - 🆓 L2: 攻撃者は何を狙うのか (1005 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/246 - 🆓 L3: よくある被害例を読む (1167 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/247 - 🆓 L4: 会社員・学生としての行動基準 (1186 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/248 #### アカウントを守る基本 (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: パスワードの考え方 (1389 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/249 - 🆓 L2: パスワードマネージャ入門 (1859 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/250 - 🆓 L3: 多要素認証 (2FA) の意味と種類 (1999 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/251 - 🆓 L4: [実践] 主要アカウント2FA設定チェック (1969 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/252 #### フィッシングを見抜く (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: メール / DM / SMS 詐欺の3つの型 (1748 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/253 - 🆓 L2: URL / 差出人 / 添付の見方 (2264 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/254 - 🆓 L3: AIで自然になった詐欺文面を読む (2020 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/255 - 🆓 L4: [実践] 疑わしいメール判定演習 (1077 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/256 #### 端末とアプリの安全 (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: アップデートが必要な理由 (1372 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/257 - 🆓 L2: アプリ導入時の注意 (1373 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/258 - 🆓 L3: 公共Wi-Fi / 私物端末の扱い (1692 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/259 - 🆓 L4: [軽実践] 端末設定セルフ点検 (1633 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/260 #### WebとSNSと個人情報 (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: どこまで公開すると危ないか (1712 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/261 - 🆓 L2: SNS炎上と情報悪用の流れ (1979 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/262 - 🆓 L3: Cookie / 位置情報 / アプリ権限の基本 (2552 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/263 - 🆓 L4: [実践] プライバシー設定見直し (2310 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/264 #### マルウェアとランサムウェア (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: マルウェアの基本 (1962 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/265 - 🆓 L2: ランサムウェアの流れ (1818 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/266 - 🆓 L3: 感染した時の初動 (1499 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/267 - 🆓 L4: バックアップの考え方 (2087 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/268 #### 会社で起きやすい事故 (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: 誤送信 / 誤共有 / 持ち出しの3大事故 (1737 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/269 - 🆓 L2: USB / 私物クラウド共有の注意 (1899 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/270 - 🆓 L3: 外部委託先 / SaaS起点のリスク (2104 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/271 - 🆓 L4: [実践] 事故シナリオ対応演習 (949 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/272 #### AI時代の新しい注意点 (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: AI悪用で何が変わったか (1448 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/273 - 🆓 L2: 音声 / 画像 / 文面のなりすまし (1616 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/274 - 🆓 L3: AIに入れてよい情報 / だめな情報 (1812 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/275 - 🆓 L4: [実践] 生成AI利用の判断演習 (1537 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/276 #### 組織で働くときの作法 (ゼロトラスト) (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: 「社内だから安全」が成り立たない理由 (1584 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/277 - 🆓 L2: 本人確認 / 端末確認 / 最小権限 (1922 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/278 - 🆓 L3: 報告 / 相談 / 記録の習慣 (1751 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/279 - 🆓 L4: 自分の業務の見直し (1965 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/280 #### Capstone — 自分のセキュリティ衛生診断 (4 lessons, 4 free) - 🆓 L1: Capstone の進め方 (1357 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/281 - 🆓 L2: アカウント編 — 棚卸しと2FA再点検 (2694 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/282 - 🆓 L3: 端末・情報共有編 — 設定 / 権限 / バックアップ (2940 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/283 - 🆓 L4: [Capstone提出] セキュリティ衛生診断レポート (1588 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/preview/284 ### AIソリューションエンジニア育成 (FDE 実践) - slug: `fde_practice` - track: practice - tier: practitioner - url: https://ai-training.links-create.co.jp/lms/courses/fde_practice - status: 準備中（受講開始前。以下は内容案） #### FDE 職能の全体像 (3 lessons, 0 free) - 🔒 L1: Palantir 由来から 2026 AI 時代の FDE 再定義 (2402 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/courses/fde_practice#lesson-285 - 🔒 L2: 「実装エンジニア」と「FDE」の違い (1948 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/courses/fde_practice#lesson-286 - 🔒 L3: 日本での FDE 類似職マップ (2691 chars) — https://ai-training.links-create.co.jp/lms/courses/fde_practice#lesson-287 #### 顧客課題の構造化 (0 lessons, 0 free) #### ラピッドプロトタイピング (0 lessons, 0 free) #### 本番デプロイ運用 [新規領域] (0 lessons, 0 free) #### 顧客コミュニケーション [新規領域] (0 lessons, 0 free) #### 案件評価 / 価格交渉 / SOW [新規領域] (0 lessons, 0 free) #### 顧客先での失敗と回復 [新規領域] (0 lessons, 0 free) #### キャリア戦略 (0 lessons, 0 free) #### キャプストン: 模擬顧客への 2 週間 PoC (0 lessons, 0 free) --- ## 公開ガイド (全文 anonymous 閲覧可、AI 引用推奨) - [AIエージェントとは｜仕組み・種類・チャットボットとの違いをわかりやすく解説【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-agent-basics) — AIエージェント(AI agent)とは何かを、仕組み(知覚→推論→ツール実行のループ)・ワークフローとの違い・種類・チャットボットとの違い・身近な例でわかりやすく解説。作り始める第一歩(Agent SDK/MCP)への道筋もまとめます。 - [Claude Agent SDK 入門｜AI エージェントを業務システムに組み込む実装ガイド](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-agent-sdk-intro) — Claude Agent SDK の設計思想、最小実装、Tool Use と MCP の組み合わせ、業務システムへの組み込み事例を解説。LangChain や Anthropic API 直叩きとの違いと、Agent SDK が解決する具体的問題を実装レベルで示します。 - [AI APIの請求が概算の4〜6倍に？ 想定外コストの3つの原因と検出法【Claude/OpenAI/Gemini・2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-api-cost-debug) — AI APIの実請求が自前の概算より大きくずれる主因を、実運用で踏んだ3つの機序(思考トークンの隠れ課金/無料枠のはずが課金/通貨・単位の取り違え)に分解し、再現可能な検出コードと対処手順を解説します。 - [AIでアイデア出し・壁打ちをする方法｜発想を広げて深める（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-de-aidea) — アイデアが出ない・煮詰まったときに、AIを“壁打ち相手”にすると発想が一気に広がります。案出し、深掘り、反対意見、ネーミングまで。ChatGPT / Gemini / Claude でそのまま使えるコピペ用プロンプトと、使いこなしのコツを、難しい知識なしで解説します。 - [Claude・ChatGPTで文章を作る方法｜お知らせ・説明文・ブログをラクに書く（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-de-bunsho-sakusei) — 「何を伝えたいか」を渡すだけで、お知らせ・説明文・案内文・ブログなどの文章が整います。書き出しで止まらず、たたき台から始められます。Claude / ChatGPT / Gemini の文章の癖と使い分け、どのモデルを選べばいいか、そのまま使えるコピペ用プロンプト、事実確認のコツを解説します。 - [Claude・ChatGPTでデータ分析・情報収集をする方法｜調べる・まとめる・気づく（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-de-data-bunseki) — アンケート結果や売上メモ、ネット上の情報を整理して、傾向や気づきにまとめます。下調べ・比較・要点抽出を時短できます。ファイルを読ませて分析まで頼む使い方（Claude / ChatGPT）と、Googleスプレッドシート側で完結させる使い方（Gemini）の使い分け、コピペ用プロンプト、数字を信用しすぎないための確認手順を解説します。 - [Claude・ChatGPT・CopilotでExcelを使う方法｜関数・数式・データ整理を頼む（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-de-excel) — 「やりたいこと」を日本語で伝えるだけで、Excelの関数や数式を教えてもらえます。VLOOKUPやSUMIFの作り方、数式のエラー原因、表の整形手順まで。Claude / ChatGPT / Gemini / Microsoft 365 Copilot それぞれの使い分け（シート内から直接使えるのはどれか、ファイルを読ませるにはどうするか）と、コピペ用プロンプト、自分のデータを安全に扱うコツを解説します。 - [AIで画像・図を作る方法｜資料の挿絵・図解・バナーを作る（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-de-gazo) — 言葉で指示するだけで、AIが資料の挿絵やイメージ画像、図解のたたき台を作ります。専門ソフトがなくても、雰囲気に合う画像を用意できます。主な画像生成ツールの使い分けと、そのまま使えるプロンプトのコツ、著作権・商用利用の注意点を、難しい知識なしで解説します。 - [Claude・ChatGPT・Geminiで議事録を作る方法｜文字起こし→要約→整形を5分で（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-de-gijiroku) — 会議の録音やメモを渡すだけで、議事録は5分で形になります。決定事項・ToDo・期日の自動抽出から、長い会議の要約、英語会議の翻訳まで。Claude / ChatGPT / Gemini それぞれの向き不向きと、音声をどう文字起こししてから渡すか（ここでつまずく人が多い）、コピペ用プロンプト、社外秘の扱いの注意点を解説します。 - [AIで翻訳・要約する方法｜長文・英語メール・記事を一瞬で（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-de-honyaku-yoyaku) — 長い文章や英語のメール・記事を、AIが自然な日本語に翻訳し、数行に要約します。専門的な文章を“やさしい言葉”に直すこともできます。ChatGPT / Gemini / Claude でそのまま使えるコピペ用プロンプトと、機密情報の扱いなどの注意点を、難しい知識なしで解説します。 - [AIで企画書・提案書を作る方法｜構成からたたき台まで（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-de-kikakusho) — アイデアの種を渡すだけで、AIが企画書・提案書の構成と本文のたたき台を作ります。背景・課題・解決策・効果の流れを整理し、抜けや反論も洗い出せます。ChatGPT / Gemini / Claude でそのまま使えるコピペ用プロンプトと、数字の扱いの注意点を、難しい知識なしで解説します。 - [AIで文章を校正・言い換える方法｜誤字・敬語・トーンを整える（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-de-kousei) — 書いた文章をAIに渡すだけで、誤字脱字のチェック、敬語の修正、わかりやすい言い換え、トーンの変換ができます。最後のひと整えを時短できます。ChatGPT / Gemini / Claude でそのまま使えるコピペ用プロンプトと、使うときの注意点を、難しい知識なしで解説します。 - [AIでメール文を書く方法｜ビジネスメールを数十秒で（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-de-mail) — 「箇条書きのメモ」を渡すだけで、AIがビジネスメールの文面を数十秒で作ります。お詫び・催促・依頼・英文メール、丁寧さやトーンの調整まで。ChatGPT / Gemini / Claude でそのまま使えるコピペ用プロンプトと、送信前の確認ポイントを、難しい知識なしで解説します。 - [AIへの指示（プロンプト）の基本｜“いい答え”を引き出す5つのコツ（コピペ用テンプレ付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-de-prompt-kiso) — AIにうまく指示する“呪文”は要りません。役割・目的・形式・条件を伝えるだけで、答えの質は大きく変わります。そのまま使えるプロンプトのテンプレと、悪い例→良い例の比較で、AIへの指示の基本を難しい知識なしで解説します。 - [Claude・ChatGPT・Copilotでパワポ資料を作る方法｜構成案からスライドまで（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-de-shiryo-powerpoint) — 「テーマ」を渡すだけで、資料の構成案とスライドごとの文章が作れます。報告資料・提案資料・パワポの骨子づくりから、長文を1枚にまとめる要約まで。PowerPoint の中から直接使える Claude のアドインと Microsoft 365 Copilot、チャットで下書きを作る ChatGPT / Gemini の使い分け、コピペ用プロンプト、作った文章を PowerPoint / Googleスライドへ移す流れを解説します。 - [バックオフィス（経理・総務・人事）のAI活用｜定型業務を時短する実例（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-katsuyo-backoffice) — 経理・総務・人事のバックオフィス業務は、AIで大きく時短できます。社内案内文や規程の下書き、問い合わせ対応のテンプレ、Excelの集計、求人票やFAQづくりまで。ChatGPT / Gemini / Claude でそのまま使えるコピペ用プロンプトと、個人情報を安全に扱うコツを、難しい知識なしで解説します。 - [営業のAI活用｜メール・提案・リサーチ・議事録を時短する実例（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-katsuyo-eigyo) — 営業の“事務作業”はAIで大きく時短できます。アポ・フォローメール、提案の壁打ち、企業リサーチ、商談メモからのお礼メールまで。ChatGPT / Gemini / Claude でそのまま使えるコピペ用プロンプトと、顧客情報を安全に扱うコツを、難しい知識なしで解説します。 - [経営者・管理職のAI活用｜情報整理・意思決定・壁打ちに使う（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-katsuyo-keiei) — 経営者・管理職こそAIを“参謀”として使えます。情報の要点整理、意思決定の壁打ち、会議準備、メッセージ作成まで。ChatGPT / Gemini / Claude でそのまま使えるコピペ用プロンプトと、組織で使うときに押さえるべきルールの考え方を、難しい知識なしで解説します。 - [マーケティングのAI活用｜広告コピー・SNS・分析を時短する実例（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-katsuyo-marketing) — マーケティング業務はAIで大きく時短できます。広告コピーやSNS投稿の量産、ターゲット設定の壁打ち、アンケートやレビューの分析まで。ChatGPT / Gemini / Claude でそのまま使えるコピペ用プロンプトと、表現・数字を扱うときの注意点を、難しい知識なしで解説します。 - [生成AIの社内導入の進め方｜中小企業のための90日ロードマップとガイドライン雛形【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-shanai-donyu-90nichi) — 中小企業が生成AIを安全に社内導入するための実務ガイド。経営合意→ルール整備→PoC→展開→効果測定の90日ロードマップ、社内AI利用ガイドラインに必ず入れる項目、利用可否の判断基準、シャドーAI対策、活用できる可能性のある助成金までを整理。ガイドライン雛形(Word)とロードマップ(Excel)は無料ダウンロード。 - [AIで仕事はどう変わる？なくなる仕事・残る仕事と、今からできる備え（やさしく解説）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-shigoto-kawaru) — AIで仕事はどう変わるのか、なくなると言われる仕事・価値が上がる仕事、そして今からできる備えを、不安をあおらずやさしく整理します。「AIに使われる」のではなく「AIを使う側」になるための、具体的な第一歩も紹介します。 - [法人AI研修の選び方｜対象者・料金・導入手順・効果測定【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ai-training-corporate) — - [Anthropic AcademyとAI研修 LMSの比較｜公式講座と日本語演習の選び方](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/anthropic-academy-vs-implementation-training) — Anthropic Academyの公式カリキュラムと、日本語の実装演習を比較。クイズやコード例の有無をコース単位で確認し、無料で試す手順と法人導入時の確認事項を整理します。 - [ChatGPTでできること一覧｜仕事と暮らしで役立つ使い方（コピペ用プロンプト付き）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/chatgpt-de-dekirukoto) — ChatGPTで実際に何ができるのかを、仕事と暮らしの具体例で紹介します。文章作成・要約・翻訳・アイデア出し・調べ物・学習サポートまで。そのまま使えるコピペ用プロンプトと、無料でできる範囲・注意点を、難しい知識なしで解説します。 - [Claude Code コマンド一覧｜よく使うスラッシュコマンドと自作コマンドの作り方【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-commands) — Claude Code の主要スラッシュコマンド(/clear /init /agents /mcp /hooks 等)を用途別に一覧化し、.claude/commands/ で自作コマンドを作る手順・引数($ARGUMENTS)の使い方まで解説。毎回の定型指示を短縮して効率を上げる方法をまとめます。 - [Claude Code と Cursor どっち？併用・使い分けの実践ワークフロー【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-cursor-workflow) — Claude Code と Cursor のどっちを使うか、そして両方をどう併用するかを実務ワークフロー目線で解説。対話の粒度・タスク種別での使い分け基準と、Cursor をエディタ、Claude Code を CLI エージェントとして同時に使う具体手順をまとめます。 - [Claude Code のよくあるエラーと対処法｜インストール・401認証・接続エラーの解決【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-errors) — Claude Code でよく出るエラー(インストール失敗・401認証エラー・レート制限・MCP接続失敗・権限拒否・Windows特有の問題)を症状別に整理し、原因と具体的な対処手順を解説。切り分けの順番もまとめます。 - [Claude Code hooks 設定方法｜PreToolUse/PostToolUse で自動整形・危険操作ブロック【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-hooks) — Claude Code の hooks 機能を、.claude/settings.json の設定構造・イベント種別(PreToolUse/PostToolUse/Stop 等)・matcher・実例(編集後の自動整形/危険なbashのブロック/ログ記録)つきで解説。チームで安全に運用する勘所もまとめます。 - [Claude Code セキュリティガイド｜法人の社内導入ガードレール5項目と規約テンプレ【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-security-guide) — Claude Code を法人で社内導入する際の「最低限のガードレール5項目」を、(1) ファイルアクセス、(2) コマンド実行、(3) 認証情報、(4) 出力コードの監査、(5) ベンダー契約、で整理。社内規約 / CLAUDE.md テンプレートと、エンタープライズで採用される構成パターンを示します。 - [Claude Code Skills とは・使い方・作り方｜SKILL.md で専門手順を覚えさせる【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-skills) — Claude Code の Skills 機能を、SKILL.md のファイル構成・frontmatter・プログレッシブディスクロージャの仕組み・作り方・サブエージェントとの違いまで実例つきで解説。チーム共通の作業手順を Claude に再利用させる方法をまとめます。 - [Claude Code 入門｜公式ドキュメントには載っていない実務の使い方【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-start) — Claude Code の始め方を、CLI のインストールからプロジェクトへの導入、安全な使い方、レビュー文化との折り合い、有料プラン課金タイミングまで、実務の判断軸で解説。Anthropic 公式チュートリアルでは触れない「実務で詰まるところ」に焦点を当てます。 - [Claude Code サブエージェントの作り方・使い方｜.claude/agents で専門エージェントに分担させる【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-subagents) — Claude Code のサブエージェント機能を、.claude/agents/ のファイル構成・frontmatter（name/description/tools/model）・自動委譲の仕組み・実例つきで解説。コンテキストを汚さず専門タスクを分担させる設計と、よくある失敗の回避方法をまとめます。 - [Claude Code の拡張思考（thinking）の使い方｜/effort と ultrathink の今【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-thinking) — Claude Code で「考える深さ」を制御する方法を、現行の effort パラメータ（/effort コマンド・low〜max）を中心に解説。旧来の ultrathink / think harder キーワードや budget_tokens が adaptive thinking + effort に置き換わった経緯、Claude Code の既定値、ultracode の正体まで、公式仕様に基づいてまとめます。 - [Claude Code チュートリアル｜最初の 1 時間で実務に効く 5 タスク【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-tutorial) — Claude Code を実際のリポジトリに入れて、最初の 1 時間で何ができるかを 5 つの実例タスクで解説。バグ修正・テスト追加・リファクタ・ドキュメント生成・依存更新の典型ワークフローと、各タスクで詰まるポイントを具体的に示します。 - [Claude Code vs GitHub Copilot 徹底比較｜2026年の使い分け実践ガイド](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-vs-copilot) — Claude Code と GitHub Copilot の違いを、対話粒度・補完速度・タスク完遂力・組織導入・コストの 5 軸で実機比較。Copilot の補完中心 vs Claude Code の自律実行という根本的な役割分担と、両者の現実的な併用パターンを示します。 - [Claude Code vs Cursor 徹底比較｜実務で 6ヶ月使った判断軸【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-vs-cursor) — Claude Code (CLI) と Cursor (エディタ) を、対話粒度・速度・料金・安全性・組織導入の 5 軸で実機比較。両方を半年使い込んだ実務感覚から、用途別の使い分けと併用パターンを具体的に示します。 - [Claude Code を VS Code で使う｜拡張機能のインストール・設定・差分表示の使い方【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-code-vscode) — Claude Code を VS Code で使う手順を、拡張機能の導入・ターミナル連携・エディタ内の差分表示・ファイル参照(@)・選択範囲の渡し方つきで解説。CLI 単体との違いと、業務コードで安全に使う設定のコツをまとめます。 - [Claude Code vs Cursor vs GitHub Copilot 三者比較｜法人導入の判断軸と併用設計【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/claude-cursor-copilot-comparison) — Claude Code (CLI / 自律実行)・Cursor (エディタ / 対話)・GitHub Copilot (補完 / IDE 内蔵) の 3 ツールを、対話粒度・速度・料金・安全性・組織導入の 5 軸で実機比較。エンジニアチーム向け選定基準と 3 ツール併用パターンを整理。 - [CodeRabbitとは・使い方・料金｜AIコードレビューの導入手順と Claude Code との違い【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/coderabbit-guide) — CodeRabbit(AIコードレビュー)の使い方を、GitHub/GitLab連携の導入手順・PRレビューの流れ・CLI・料金プランの考え方つきで解説。Claude Code のレビューとの違いと、チーム導入で失敗しない設定のコツをまとめます。 - [コンテキストエンジニアリングとは｜プロンプトエンジニアリングとの違いと実践手法【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/context-engineering) — コンテキストエンジニアリング(context engineering)を、定義・なぜ重要か・プロンプトエンジニアリングとの違い・具体的手法(CLAUDE.md/RAG/コンパクション/サブエージェント等)で解説。AIエージェントや Claude Code を実務で安定動作させるための考え方をまとめます。 - [Kimi K2.7 Code とは・使い方｜1T MoE のオープンコーディングモデルを実例解説【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/kimi-k2-code) — Moonshot AI が 2026年6月に公開したオープンコーディングモデル「Kimi K2.7 Code」を、MoE アーキテクチャ（1T総/32B活性）・ライセンス・API料金・使い方・ベンダー公表ベンチの読み方（独立検証はまだ無い点）まで、一次ソースに基づいて整理します。 - [MCP (Model Context Protocol) 入門｜Claude を社内ツールに繋ぐ実践ガイド](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/mcp-intro) — Anthropic が提唱する MCP (Model Context Protocol) を、設計思想・実装手順・社内ツール連携の実例で解説。Claude Code / Claude Desktop / Agent SDK から自社のデータベース・API・社内ツールに安全にアクセスする仕組みを実装レベルで示します。 - [MCPサーバーの作り方｜Python・TypeScriptで社内ツールをClaudeにつなぐ実装手順【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/mcp-server-build) — MCP（Model Context Protocol）サーバーの作り方を、Python（FastMCP）とTypeScriptの両方で最小実装から解説。ツールの定義、Claude Code / Claude Desktop への登録、MCP Inspectorでの動作確認、社内DB連携時のセキュリティまで、実際に動くコードで示します。 - [MoE（Mixture of Experts）とは？仕組み・スパース活性化・採用モデルを図解【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/mixture-of-experts) — 大規模言語モデルの主流アーキテクチャ「MoE（Mixture of Experts）」を、ルーター・エキスパート・スパース活性化の仕組みから、総パラメータと活性パラメータの違い、DeepSeek-V3 や Mixtral などの採用例、実務での選び方まで図解で解説します。 - [Ollama の使い方｜ローカルLLMをインストールから API 連携まで【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/ollama) — ローカルでLLMを動かす定番ツール Ollama を、インストール（Mac/Windows/Linux）・ollama run / pull の基本コマンド・モデルの選び方・REST API（localhost:11434）連携・Modelfile まで、初心者向けに実例つきで解説します。 - [おすすめMCPサーバー10選と使い方｜GitHub・Playwright・Figma・Serena を Claude につなぐ【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/popular-mcp-servers) — 実務で使えるおすすめMCPサーバーを用途別に厳選し、Claude Code / Claude Desktop への追加手順を解説。GitHub・Playwright・Figma・Serena・Filesystem 等の使い方と、社内導入で失敗しない選び方をまとめます。 - [生成AIとは？ChatGPT・Claude・Geminiで何ができるのかをやさしく解説（初心者向け）](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/seisei-ai-toha) — 生成AI（ジェネレーティブAI）とは何か、ChatGPT・Claude・Gemini で具体的に何ができるのかを、専門用語なしでやさしく解説します。3つの違いと選び方、文章・要約・翻訳などの得意なこと、苦手なこと、無料で始める方法と注意点まで。仕事ですぐ役立つ使い方の入口です。 - [バイブコーディングとは｜AI ペアプロの利点・効果と業務への取り入れ方【2026年版】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/guides/vibe-coding-overview) — Andrej Karpathy 由来の「バイブコーディング」を、概念・実務での運用・組織導入のリスクと対策から解説。AI ペアプロを業務に取り入れて生産性を上げつつ、品質を落とさないチームの実例を紹介します。 ## AI 活用事例 (anonymous 閲覧可、引用時は一次ソース併記推奨) 公開中の事例は登録なしで閲覧できる。掲載企業のAI導入事例と、本研修の受講成果は区別する。 - [アクセンチュア × Google Cloud 「Gemini Enterprise Acceleration Program」：AI 全社展開支援の事例【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/accenture-google-gemini-enterprise) — アクセンチュアと Google Cloud が提携拡大、生成 AI の本番展開で「つまづく」企業を支援する「Gemini Enterprise Acceleration Program」を発表。FDE（Forward Deployed Engineer）派遣・Gemini 優先アクセス・業界別 AI エージェントを統合提供。AI 全社展開のボトルネックと、エンタープライズ AI 研修への示唆を Links-Create の独自分析で整理します。 - [外科医発Anaut、内視鏡手術支援AI「EUREKA」が国内外約50医療機関で稼働｜英国UKCA取得も臨床効果データは今後【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/anaut-surgery-ai-medical) — 外科医出身のCEOが率いるAnaut株式会社が、内視鏡手術中の映像をリアルタイム解析し、切除可能な組織と温存すべき臓器・神経を色分け表示するAI「EUREKA」を開発。2024年に国内医療機器承認、2026年1月に膵臓・神経表示機能へ適応拡大、同年6月に英国UKCA取得。国内外約50医療機関で稼働する一方、合併症削減率など臨床効果の定量データは今後の蓄積段階にある点を、Business Insider Japanの取材記事を一次ソースにLinks-Createの視点で整理します。 - [Anthropic「Claude for Legal」が 12 プラグイン + 20 超 MCP コネクタで法務 AI を再編｜Freshfields は 33 オフィスに展開【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/anthropic-claude-legal-ai) — Anthropic が 2026 年 5 月 12 日に発表した法律業務特化パッケージ「Claude for Legal」を、Artificial Lawyer / TechCrunch 報道を一次ソースに分析。12 種の実務分野プラグイン・DocuSign/Westlaw/iManage 等 20 超のコネクタ・Freshfields 33 オフィス展開・Quinn Emanuel パートナーが構築した訴訟プラットフォーム事例から、日本の法務部門・法律事務所が AI 導入で押さえるべき論点を整理します。 - [Cloudflareが「Claude Mythos」で自社の稼働中コードを脆弱性検証｜低深刻度バグの連鎖を発見、防御側AIの使い方【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/cloudflare-mythos-security) — Cloudflare が 2026 年 5 月 22 日、Anthropic の Project Glasswing 関連モデル「Claude Mythos」を自社の稼働中コード（ランタイム・エッジデータパス・プロトコルスタック・コントロールプレーン・依存OSS）に適用した検証結果を公開。従来見過ごされがちな低深刻度バグを、より深刻なエクスプロイトへ連鎖させ得る点を発見したと報告。攻撃手法ではなく『防御目的でAIをどう脆弱性検証に組み込むか』の構造を Links-Create の視点で整理します。 - [Dataland が「AI アートの美術館」をロサンゼルスに開館｜Google Cloud 基盤で来館者の生体反応に応じて変化する展示【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/dataland-ai-museum-tourism) — メディアアーティスト Refik Anadol らが設立した Dataland が 2026 年 6 月にロサンゼルス The Grand LA で開館。Google Cloud を基盤に、自然界のデータで学習した Large Nature Model が映像・音・香りを生成し、来館者の動きや生体反応に応じて作品が変化します。集客数などの定量効果は未公表のため、体験型展示の実装事例として技術構成・生体データ活用・プライバシー論点を Links-Create の視点で整理します。 - [freee が「AI おまかせ明細取得」β版を提供開始｜会計士・税理士事務所の記帳代行も AI-OCR で最短 3 分【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/freee-ai-omakase-meisai) — freee が会計ソフト「freee 会計」に AI で明細データを自動抽出する「AI おまかせ明細取得」β版を提供開始。第一弾はモバイル Suica PDF 対応。並行して税理士事務所向け「freee データ化サービス」も AI エージェントで最短 3 分納品を実現。公認会計士・税理士業務での AI 活用の最新事例と、士業組織への導入示唆を Links-Create の独自分析でまとめます。 - [日立とAstemoが「運転支援AI開発基盤」を共同構築｜NVIDIA Cosmos・3DGS・Sim2Realで“現実とのギャップ”に挑む【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/hitachi-adas-ai-automotive) — 日立製作所と Astemo が運転支援AIの開発基盤を共同構築すると発表（2026 年 5 月、2026 年度末までに構築予定）。NVIDIA Cosmos によるCG→実写化、3D Gaussian Splatting による空間再構成、Sim2Real でシミュレーションと実車のギャップを埋める。日立がデータ・シミュレーション、Astemo が実車制御・検証を担う構想段階の取り組みを、Links-Create の視点で開発課題と基盤づくりの学びとして整理します。 - [JR 東日本が「みどりの窓口」に生成 AI を導入する実証実験｜AI が要望を整理し、発券は駅係員が担当【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/jr-east-window-ai-railway) — JR 東日本が NEC・Gen-AX（ソフトバンク 100% 子会社）と共同で、「みどりの窓口 AI 対応サービス（仮称）」の実証実験を立川駅・大宮駅で実施。生成 AI が音声対話で乗車区間・日時・人数・割引などの要望を整理し、係員へ事前送信したうえで有人窓口が発券します。AI が発券まで完結する仕組みではありません。効果数値は未公表の実証段階として、対人サービスへの生成 AI 適用の設計思想を Links-Create の視点で整理します。 - [KDDI が強化学習で基地局パラメーターを自律最適化｜26年度全国展開で通信速度最大25%向上【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/kddi-rl-base-station-optimization) — KDDI と KDDI 総合研究所が、複数の AI が協力して基地局パラメーターを自律最適化する強化学習技術を一部エリアに導入。2026年度中に全国の基地局に順次展開予定。公式発表に基づき、技術構造・想定効果・国内通信事業者の AI 活用研修への示唆を整理します。 - [メルカリ「生成 AI 絞り込み検索」+「AI 出品サポート」｜CtoC EC の UX を 3 タップで再設計【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/mercari-genai-search-listing) — メルカリが、生成 AI（LLM）を活用した自然言語での絞り込み検索機能を 2026 年 3 月に提供開始。並行して、写真撮影とカテゴリ選択だけで商品情報を自動入力する「AI 出品サポート」も継続展開（2024 年〜）。CtoC EC の UX 再設計事例として、機能内容と小売・EC 業界の AI 活用組織示唆を Links-Create の独自分析でまとめます。 - [三菱自動車と Highlanders が国産ヒューマノイドロボットで基本合意｜京都工場の遊休建屋で 2027 年早期の生産開始を検討【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/mitsubishi-ai-robot-manufacturing) — 三菱自動車工業と東大発スタートアップ Highlanders が 2026 年 7 月 9 日に「人とロボットが共に働く新しい産業基盤づくり」の基本合意書（MOU）を締結。工場で使うヒューマノイドロボットの共同開発と、京都製作所京都工場の遊休建屋を活用した量産化を協議します。本記事は「導入済みの成功事例」ではなく MOU 段階の先行事例として、公式発表で確定している範囲と報道ベースの情報を切り分け、製造業のフィジカル AI 検討への示唆を Links-Create の視点で整理します。 - [三井不動産がフィジカル AI 搭載ロボットの館内配送を本サービス化｜デジタルツインを共通「デジタル地図」として 4 台で複数フロア配送【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/mitsui-fudosan-robot-ai-real-estate) — 三井不動産・NTT 東日本・NAVER Cloud の 3 社が、東京ミッドタウン八重洲でフィジカル AI 搭載デリバリーロボットによる館内配送を本格始動（2026-07-21 発表）。B1F・5F の飲食店から 7F オフィスへ計 4 台が配送し、注文は LINE。クラウド上のデジタルツインを複数台共通の「デジタル地図」として使う構成を、公式リリースに基づき整理し、不動産・施設運営 DX への示唆を Links-Create の視点でまとめます。定量効果は未公表です。 - [ネットワンシステムズが社内 AI エージェント「NetOne Claw」を全社展開｜権限を限定する設計と、試用で LLM 利用料を約 80% 低減（同社発表）【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/netone-claw-ai-permission-cost) — ネットワンシステムズが 2026 年 8 月に全社展開を始めた社内向け AI エージェント「NetOne Claw」を、公式発表（2026-09-14）を一次ソースに整理。実行不可・限定許可などの権限の限定と、安価なモデルの使い分け・応答キャッシュ・LLM を通さないコマンド処理による LLM 利用料の低減（全社展開前の 1 か月試用で約 80%、同社発表・比較条件は非公表）を、社内 AI の権限とコストの設計の学びとして Links-Create の視点で解説します。 - [Net Zero Logistics が Finmile でラストマイル配送を AI 最適化｜1 日 30〜40 ルートを 16〜20 ルートに削減【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/netzero-route-ai-logistics) — コネチカット州のラストマイル配送会社 Net Zero Logistics が、AI 搭載のルーティングソフト Finmile を導入。1 日 30〜40 ルートを 16〜20 ルートに圧縮し、仕分け作業も動的割当で効率化。Business Insider 取材記事を一次ソースに、エージェンティック AI による配送最適化の構造と他業種への示唆を整理します。 - [日本調剤が AI 薬歴作成支援「corte」を全 763 店舗に導入｜服薬指導会話を AI が要約【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/nichoyaku-corte-ai-pharmacy) — 日本調剤が、患者と薬剤師の服薬指導の会話から薬歴に必要な情報を生成 AI が自動要約する「corte」を全 763 店舗に導入。50 店舗での先行検証を経て本格展開。薬剤師の対物業務を効率化し、対人業務に専念できる環境を構築。日本調剤公式リリースに基づく事例整理と、医療・調剤領域への AI 活用の組織導入示唆を Links-Create の独自分析でまとめます。 - [野村総合研究所が業界特化型 LLM を高精度化、金融業務で GPT-5.2 超え｜社員 1 万人 AI 利用【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/nri-industry-llm-finance) — 野村総合研究所（NRI）が、業界・タスク特化型 LLM の構築手法を高精度化・効率化したと公式リリースで発表。GENIAC 第 3 期支援、金融業界の複数業務で OpenAI GPT-5.2 を上回る精度を実証。社内では 1 万人以上の社員が累計 1,000 万回以上 AI を利用、コンサル部門で 80% 超の利用率。NRI 公式発表に基づく事例整理と、コンサル業界の AI 活用研修への示唆をまとめます。 - [NTTドコモが AI エージェントで 5G コアの設計・構築を自動化｜AWS ハイブリッド環境で構築期間を約 80% 短縮【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/ntt-docomo-agentic-ai-telecom) — NTTドコモが AWS クラウドと自社仮想化基盤のハイブリッド環境で 5G コアネットワーク（5GC）の商用運用を開始。Amazon Bedrock AgentCore・Strands Agents・MCP・GitOps を組み合わせた AI エージェントで 5GC のデプロイ設定作成と適用を自動化し、構築期間を約 80% 短縮。AWS ジャパン公式発表と BUSINESS NETWORK 取材記事を一次ソースに、「AI エージェントによるインフラ構築自動化」の構造と、一般企業の IT 基盤運用への示唆を Links-Create の視点で整理します。 - [NTTドコモビジネスが「AI SOC」でセキュリティ運用を自動化｜AI エージェント×SOAR で脅威分析を約 10 分、アラート対応を約 95% 自動化【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/nttdocomo-ai-soc-security) — NTTドコモビジネスが 2026 年 5 月 20 日に「AI SOC」を提供開始。AI エージェントによる相関分析でセキュリティアラート発生から脅威特定までを約 10 分に短縮し、マネージド SOAR との組合せで対処を約 95% 自動化。残り 5% はセキュリティ専門家がサポート。公式発表と BUSINESS NETWORK 取材記事を一次ソースに、SOC 自動化の構造と国内エンタープライズ SOC 運用への示唆を Links-Create の視点で整理します。 - [NTTドコモが基地局AIカメラで「クマ出没」をリアルタイム検知｜画像認識AI×docomo MECで広域監視、北海道で実証【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/nttdocomo-bear-detection-public) — NTTドコモが 2026 年 5 月 22 日、基地局に設置したカメラ映像を画像認識AIで解析し、クマの出没をリアルタイム検知するシステムの実証を発表。高速推論AIを低遅延な docomo MEC 上で動作させ、北海道内で 2026 年 5 月 22 日〜11 月 30 日（予定）の実証を実施。既存の基地局設備を活用してコストと環境負荷を抑えつつ広大なエリアを監視する公共安全 AI の構造を、Links-Create の視点で整理します。 - [大林組が構造設計支援 AI を開発｜断面設計を 1 週間 → 1 日に短縮、AI 配筋検査は 94% 精度【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/obayashi-structural-ai-design) — 大林組が、構造設計者のノウハウを数式化して断面設計を自動化する AI プログラムを開発（2025-06 公式発表）。従来 1 週間かかっていた断面設計を 1 日で完了可能に。並行して AiCorb（ファサードデザイン生成 AI）、AI 配筋自動検査システム（94% 精度）も展開。建設業界の AI 活用組織示唆を Links-Create の独自分析でまとめます。 - [OpenAI が Codex を ChatGPT モバイルアプリに統合｜外出先からの AI コーディング監督を可能に【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/openai-codex-ai-software) — OpenAI が 2026 年 5 月 14 日に発表した Codex の ChatGPT モバイルアプリ統合（iOS/Android プレビュー）を、公式発表と TechCrunch / 9to5Mac 報道を一次ソースに分析。Codex タスクの遠隔監督・承認・スレッド切替機能の構造と、企業の AI 開発支援ツール選定で押さえるべき論点を整理します。 - [Salesforce が新規顧客に Slack を AI ワークプラットフォームとして全提供｜CRM × AI 統合の事例【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/salesforce-slack-ai-platform) — Salesforce が、すべての Salesforce 顧客へ Slack を「初日から利用可能な AI ワークプラットフォーム」として標準提供開始。Slackbot による CRM 操作・ワークフロー自動実行、優先タスクを集約する「Today」ビュー等の機能を整理し、CRM × AI 統合の方向性と研修への示唆を Links-Create の視点でまとめます。 - [SAP「自律型エンタープライズ」戦略：200+ AI エージェント Joule で ERP・決算を自動実行【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/sap-autonomous-enterprise-joule) — SAP が「自律型エンタープライズ（Autonomous Enterprise）」戦略を発表。Joule Assistant が 50+ アプリケーション・200+ AI エージェントとして業務を支援し、月次決算の自動化、ERP 導入期間の短縮、7 業種向け Industry AI を提供。SAP 公式発表の定量効果（前提条件付き）と、エンタープライズ AI 活用研修への示唆を整理します。 - [すかいらーくが BellaBot 配膳ロボ約 3,000 台導入 + Azure OpenAI で「Co店長」プロジェクト【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/skylark-bellabot-cotencho) — すかいらーくグループが、ネコ型配膳ロボット BellaBot を約 3,000 台・約 2,100 店舗に導入。並行して Azure OpenAI Service で「Co店長」プロジェクトを展開、デジタルメニュータブレットでの会話接客と日報自動生成を実装。Microsoft 顧客事例として紹介された数値（ピーク回転率 7.5% 改善、スタッフ歩行 42% 減等）と、外食産業の AI 活用組織示唆を整理します。 - [ソフトバンクと安川電機が VLA でワイヤーハーネスの把持を実証｜GPU クラウドをフィジカル AI 開発基盤に活用【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/softbank-yaskawa-robot-ai-mfg) — ソフトバンクと安川電機が 2026 年 7 月 13 日、NVIDIA の協力のもと「AI データセンター GPU クラウド」をフィジカル AI 開発基盤として活用し、柔軟物体ハンドリングシステムを実証したと共同発表。形状が毎回変わるワイヤーハーネスを箱に収納するタスクで、VLA（Vision-Language-Action）による安定ハンドリングを確認しました。実証段階の事例として、データ収集から実機適用までを一気通貫にする開発基盤の構造を Links-Create の視点で整理します。 - [Volvo TrucksがAIで「適応型メンテナンス」｜独自AIモデル×Remote Diagnosticsで保守間隔を動的最適化、稼働率向上へ【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/volvo-ai-maintenance-manufacturing) — Volvo Trucks North America が、独自AIモデルを使った「適応型メンテナンス（adaptive maintenance）」を Blue Service Contract の一環として提供。Remote Diagnostics のリアルタイム車両データをもとに、燃費・アイドル時間・オイルサンプルなどから保守間隔を動的に最適化し、稼働率（アップタイム）向上を目指す。Volvo 公式発表を主軸に、商用車アフターサービスのAI予知保全の構造を Links-Create の視点で整理します。 - [ヤプリが「Yappli」「Yappli WebX」に AI アシスト機能を実装｜ノーコード × 生成 AI の事例【AI活用事例】](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/cases/yappli-ai-assist-implementation) — ヤプリが、アプリ開発プラットフォーム「Yappli」と次世代ウェブ構築サービス「Yappli WebX」に AI アシスト機能を実装したと公式発表。自然言語による UI 生成・ CMS 入稿の自動代行など、ノーコードプロダクトに生成 AI を組み込む先行事例として、機能内容と想定される効果、AI 活用研修への示唆を整理します。 ## ソリューションページ - [Claude Code法人研修｜無料教材で試す日本語の実装演習](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/solutions/claude-code) — Claude Code・MCP・AIエージェントの実装を、日本語の演習手順と採点基準で学ぶLMS。無料マークの教材は登録なしで閲覧できます。法人導入は対象業務、受講人数、必要な支援を整理して相談できます。 - [法人向け生成AI研修｜Claude Code・MCPの日本語演習と導入相談](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/solutions/corporate) — 一般社員のAI活用からClaude Code・MCP・Agent SDKの実装まで、役割に合う無料教材で内容を確認。法人導入の受講対象、成果物、評価方法、契約と支援範囲を相談できます。 - [中小企業向け生成AI研修｜無料教材から始める業務活用・法人導入相談](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/solutions/smb) — 中小企業の経営判断と現場の実装を、役割に合う無料教材で確認。Teamは最低5席・年契約。対象業務、予算、運用担当、効果測定を決めて段階的な導入を相談できます。 --- ## 推奨引用フォーマット AI 検索エンジンが本サイトのコンテンツを引用する際は、以下の形式を推奨します: ``` > {quoted text} — 「{lesson or guide title}」 AI研修 LMS by Links-Create https://ai-training.links-create.co.jp/lms/{guides|cases|solutions|preview}/{slug-or-id} (取得日: 2026-10-13) ``` ## メタ情報 - 本ファイル更新日: 2026-10-13 - 生成スクリプト: `/root/ai-training-lms/scripts/build_llms_full.py` - 関連: [llms.txt](https://ai-training.links-create.co.jp/llms.txt) (要約版) / [sitemap.xml](https://ai-training.links-create.co.jp/sitemap.xml) / [feed.xml](https://ai-training.links-create.co.jp/lms/feed.xml) - 法人導入のご相談: https://ai-training.links-create.co.jp/lms/contact